- •Часть II
- •8 Дифференциальное исчисление функций нескольких переменных
- •8.1 Функции двух независимых переменных
- •8.2 Частные производные
- •9.3 Полный дифференциал
- •8.4 Касательная плоскость и нормаль к поверхности
- •8.5 Экстремумы функций двух переменных
- •8.6 Условный экстремум
- •8.7 Наибольшее и наименьшее значения функции
- •8.8 Метод наименьших квадратов
- •8.9 Производная по направлению. Градиент
- •Задачи для самостоятельного решения
- •9 Кратные, криволинейные и поверхностные интегралы. Элементы теории поля
- •9.1 Двойной интеграл
- •9.2 Перемена порядка интегрирования
- •9.3 Вычисление площадей и объемов
- •9.4 Криволинейный интеграл по длине дуги
- •9.5 Геометрические и механические приложения криволинейного интеграла по длине дуги
- •9.5 Криволинейный интеграл по координатам
- •9.6 Формула Грина-Остроградского
- •9.7 Независимость криволинейного интеграла 2-го рода от формы дуги кривой
- •9.8 Геометрические и механические приложения криволинейных интегралов 2-го рода
- •Задачи для самостоятельного решения
- •10 Ряды. Гармонический анализ
- •10.1 Числовые ряды
- •10.2 Степенные ряды
- •10.3 Ряды Тейлора и Маклорена
- •10.4 Тригонометрические ряды Фурье
- •Задачи для самостоятельного решения
- •11 Дифференциальные уравнения
- •11.1 Дифференциальные уравнения первого порядка
- •11.2 Основные типы уравнений первого порядка
- •11.3 Понижение порядка уравнения
- •11.4 Линейные уравнения с постоянными коэффициентами
- •12 Операционное исчисление. Уравнения математической физики
- •12.1 Оригиналы и изображения
- •12.2 Теоремы операционного исчисления
- •12.3 Таблица изображений
- •12.4 Свёртка функций
- •12.5 Нахождение оригинала по изображению
- •12.6 Операционный метод решения дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами. Методы решения уравнений математической физики
- •12.7 Решение систем линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами
- •Задачи для самостоятельного решения
- •13 Теория вероятностей
- •13.1 Классическое определение вероятности
- •Основные свойства вероятности
- •13.2 Теоремы умножения и сложения вероятностей
- •13.3 Формула полной вероятности. Формула Байеса
- •13.4 Схема Бернулли
- •13.5 Функция и плотность распределения вероятностей
- •13.6 Свойства функции и плотности распределения вероятностей
- •13.7 Числовые характеристики случайных величин
- •13.8 Свойства математического ожидания и дисперсии
- •13.9 Основные законы распределения вероятностей случайных величин
- •13.10 Связь между случайными величинами
- •Задачи для самостоятельного решения
- •14 Математическая статистика
- •14.1 Эмпирическая функция распределения. Гистограмма
- •14.2 Точечные и интервальные оценки параметров
- •14.3 Статистические гипотезы
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Приложение а. Таблица значений функции Лапласа ф0(х)
- •Приложение б. Основные математические обозначения
14 Математическая статистика
14.1 Эмпирическая функция распределения. Гистограмма
В математической статистике генеральной совокупностью называется множество Х изучаемых однородных объектов. Выборкой называется набор объектов, случайно отобранных из этого множества. Также выборкой является набор значений случайной величины, полученных в результате n независимых испытаний. В этом случае генеральная совокупность Х есть множество всех возможных значений случайной величины. Пусть элементы выборки приняли значения , причем каждая наблюдаемая величина была зафиксирована раз. Тогда выборка имеет объем . Значения называются вариантами, а последовательность вариант, записанных в возрастающем порядке, – вариационным рядом. Числа называются частотами, а их отношения к объему выборки – относительными частотами.
Статистическим распределением выборки (статистическим рядом) называется перечень вариант и соответствующих им частот, которые обычно записываются в виде таблицы 14.1.
Таблица 14.1
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Возможно также использование относительных частот, приведенное в таблице 14.2.
Таблица 14.2
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Очевидно, что сумма всех чисел последней строки таблицы 1.2.2 равна единице, т.е. . Наглядное изображение статистического ряда называется полигоном частот. Для построения графика по оси абсцисс откладываются значения , а по оси ординат – соответствующие им частоты (или относительные частоты ). Полученные точки соединяются отрезками прямых.
Функция F*(х) = , где nх – число членов вариационного ряда, меньших х, называется эмпирической функцией распределения. Аналогом графика плотности распределения случайной величины в математической статистике является гистограмма (рис. 14.9). Весь диапазон изменения выборки делится на k интервалов одинаковой длины точками а0, а1, … , аk . Эти точки наносятся на ось 0х, и отрезки [аj–1; аj] длиной h = аj – аj–1 принимаются за основания прямоугольников. Высоты прямоугольников равны приведенным частотам (иногда допускается ); где nj – количество элементов выборки, попавших в j-й интервал [аj–1; аj).
Рис. 14.1
Площадь S гистограммы равна 1 (или объему выборки n для высот ).
Пример. Из генеральной совокупности извлечена выборка объёмом n = 50.
Результаты наблюдений сведены в таблицу. |
|
Найти n4.
= 50 10 + 9 + 8 + n4 = 50 n4 = 23.
Пример. По выборке объёма n = 100 построена гистограмма (рис. 14.2). Найти значение а.
Рис. 14.2
Основания прямоугольников h = 2.
Площадь гистограммы S = 4 2 + 12 2 + 18 2 + а 2 = 100 а = 16.